Artificial neural network models have been developed to predict rotation velocity and ion temperature profiles on the EAST tokamak based on spectral measurements from the x-ray crystal spectrometer. Both Deep Neural Network (DNN) and Convolutional Neural Network (CNN) models have been employed to infer line-integrated ion temperatures. The predicted results from these two models exhibit a strong correlation with the target values, providing an opportunity for cross-validation to enhance prediction accuracy. Notably, the computational speed of these models has been significantly increased, surpassing traditional methods by over tenfold. Furthermore, the investigation of input data range and error prediction serves as the foundation for future automated calculation process. Finally, CNNs have also been employed to predict line-integrated rotation velocity profiles and inverted ion temperature profiles for their robustness in the training process. It is noted that these algorithms are not restricted to any specific physics model and can be readily adapted to various fusion devices.
人工ニューラルネットワークモデルは、X線結晶分光器からのスペクトル測定に基づいてEASTトカマクにおける回転速度とイオン温度分布を予測するために開発された。Deep Neural Network (DNN) と Convolutional Neural Network (CNN) の両モデルが、線積分イオン温度を推定するために用いられた。これら2つのモデルからの予測結果は目標値と強い相関を示し、予測精度を高めるための相互検証の機会を提供する。特に、これらのモデルの計算速度は大幅に向上し、従来の手法を10倍以上上回っている。さらに、入力データ範囲と誤差予測の調査は、将来の自動計算プロセスの基盤となる。最後に、CNNは、トレーニングプロセスにおけるロバスト性のために、線積分回転速度分布と反転されたイオン温度分布の予測にも用いられている。これらのアルゴリズムは特定の物理モデルに制限されず、様々な核融合装置に容易に適用できることに留意されたい。